Method Article

ثلاث طرق لتحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبي: ليما، إيدج آر، DESeq2

DOI:

10.3791/62528

⸱

September 18th, 2021

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Obstetrics and Gynecology, Renmin Hospital of Wuhan University, 2Department of Pathology, Shanghai Skin Disease Hospital, Tongji University School of Medicine

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقدم بروتوكول مفصل لأساليب تحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبي: ليما، إيدج آر، DESeq2.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-seq) هي واحدة من التقنيات الأكثر استخداما على نطاق واسع في transcriptomics لأنها يمكن أن تكشف عن العلاقة بين التغيير الوراثي والعمليات البيولوجية المعقدة ولها قيمة كبيرة في التشخيص، والتكهنات، والعلاجات من الأورام. التحليل التفاضلي للبيانات RNA-seq أمر بالغ الأهمية لتحديد النسخ الشاذة ، و limma و EdgeR و DESeq2 هي أدوات فعالة للتحليل التفاضلي. ومع ذلك، يتطلب التحليل التفاضلي RNA-seq مهارات معينة مع لغة R والقدرة على اختيار طريقة مناسبة، وهو ما يفتقر إليه منهج التعليم الطبي.

هنا، ونحن نقدم بروتوكول مفصل لتحديد الجينات المعرب عنها بشكل تفاضلي (DEGs) بين سرطان cholangiocarcinoma (CHOL) والأنسجة العادية من خلال ليما، DESeq2 وEdgR، على التوالي، وتظهر النتائج في قطع بركان والرسوم البيانية فين. البروتوكولات الثلاثة ليما، DESeq2 و EdgeR متشابهة ولكن لها خطوات مختلفة بين عمليات التحليل. على سبيل المثال، يتم استخدام نموذج خطي للإحصائيات في limma، بينما يتم استخدام التوزيع الثنائي السالب في edgeR و DESeq2. بالإضافة إلى ذلك، فإن بيانات العد RNA-seq العادية ضرورية ل EdgeR و limma ولكنها ليست ضرورية ل DESeq2.

هنا، نقدم بروتوكول مفصل لثلاث طرق تحليل تفاضلي: ليما، إيدجر و DESeq2. نتائج الطرق الثلاث متداخلة جزئيا. جميع الأساليب الثلاثة لها مزاياها الخاصة، واختيار الأسلوب يعتمد فقط على البيانات.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-seq) هي واحدة من التقنيات الأكثر استخداما على نطاق واسع في transcriptomics مع العديد من المزايا (على سبيل المثال، إعادة إنتاج البيانات العالية)، وزادت بشكل كبير فهمنا لوظائف وديناميات العمليات البيولوجية المعقدة1،2. تحديد النصوص الشاذة في سياق بيولوجي مختلف ، والتي تعرف أيضا باسم الجينات المعرب عنها بشكل تفاضلي (DEGs) ، هو خطوة رئيسية في تحليل الحمض النووي الريبي- seq. RNA-seq يجعل من الممكن الحصول على فهم عميق للآليات الجزيئية ذات الصلة pathogenesis والوظائف البيولوجية. لذلك، يعتبر التحليل التفريقي قيمة للتشخيص، التكهن والعلاجات من الأورام3،

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ملاحظة: فتح برنامج R Studio وتحميل R ملف "DEGs.R" ، يمكن الحصول على الملف من الملفات الإضافية /البرامج النصية.

1. تحميل ومعالجة البيانات مسبقا

  1. قم بتنزيل بيانات العد عالية الإنتاجية (HTSeq) لورم تشولانجيوكارسينوما (CHOL) من أطلس جينوم السرطان (TCGA). يمكن تحقيق هذه الخطوة بسهولة بواسطة التعليمات البرمجية R التالية.
    1. انقر فوق تشغيل لتثبيت حزم R.
    2. انقر فوق تشغيل لتحميل حزم R.
      إذا (!requireNamespace("BiocManager" ، بهدوء = صحيح))
      + install.packages ("BiocManager")
      BiocManager::تثبيت(ج("TCGAbiolinks", "ملخصاErieriment"))
    3. تعيين دليل العمل.
      مكتبة (TCGAbiolinks)
      ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هناك مقاربات مختلفة لتصور نتيجة تحليل التعبير التفاضلي ، من بينها مؤامرة البركان والرسم التخطيطي Venn تستخدم بشكل خاص. حددت ليما 3323 DEGs بين CHOL والأنسجة الطبيعية مع |logFC|≥2 وdj. P.Val <0.05 كعتبات، من بينها 1880 كانت أسفل تنظيم في أنسجة CHOL و 1443 كانت منظمة صعودا(الشكل 1a). وفي الوقت نفسه، حددت edgeR 1578 DEGs أسفل التنظيم و 3121 DEGs منظمة صعودا(الشكل 1ب)؛ حددت DESeq2 1616 DEGs الخاضعة للتنظيم السفلي و 2938 DEGs المتابعة التنظيم(.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يمكن التعرف بسهولة على النصوص الشاذة وفيرة في السرطانات من خلال تحليل التفاضلية RNA-seq5. ومع ذلك، غالبا ما يتم تقييد تطبيق تحليل التعبير التفاضلي RNA-seq لأنه يتطلب مهارات معينة مع لغة R والقدرة على اختيار الأساليب المناسبة. لمعالجة هذه المشكلة، ونحن نقدم مقدمة مفصلة لطرق الثلاثة الأكثر شهرة (ليما، EdgeR و DESeq2) والدروس لتطبيق تحليل التعبير التفاضلي RNA-seq. وهذا من شأنه أن ييسر فهم أوجه التشابه والاختلاف بين الأساليب الثلاثة، ويمكن من اختيار طريقة مناسبة للبيانات الفردية، ويمكننا من فهم العملي.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لم يتم نشر المخطوطة من قبل ولا يتم النظر في نشرها في مكان آخر. ساهم جميع المؤلفين في إنشاء هذه المخطوطة للمحتوى الفكري الهام وقرأوا المخطوطة النهائية ووافقوا عليها. ونعلن أنه لا يوجد تضارب في المصالح.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (المنحة رقم 81860276) ومشاريع الصندوق الخاص الرئيسية للبرنامج الوطني للبحث والتطوير (المنحة رقم 2018YFC1003200).

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
الإصدار 3.6.2من Rالبرمجيات الحرة
Rstudio

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Tambonis, T., Boareto, M., Leite, V. B. P. Differential Expression Analysis in RNA-seq Data Using a Geometric Approach. Journal of Computational Biology. 25, 1257-1265 (2018).
  2. Wang, Z., Gerstein, M., Snyder, M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomic....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

RNA SequencingDifferential ExpressionLimma MethodEdgeR MethodDESeq2 MethodCholangiocarcinoma AnalysisDifferentially Expressed GenesVolcano PlotVenn DiagramGene Expression Analysis

Related Articles